문서는 기업 운영의 핵심적인 지식을 담고 있지만, 많은 정보가 PDF나 이미지 같은 비정형 데이터로 남아 있어 활용하기 어려웠습니다. 과거에는 OCR, NLP, NER와 같은 기술을 조합하여 이를 해결하려 노력했지만, 레이아웃 변화에 취약하고 문맥적 의미를 완벽히 이해하는 데는 한계가 있었죠. 하지만 최근 LLM을 기반으로 한 AI Document Parsing 기술이 등장하며 혁신적인 변화가 일어나고 있습니다. LLM은 별도의 템플릿 설정 없이도 문맥과 레이아웃을 파악하는 zero-shot semantic understanding 능력을 갖추고 있으며, 표나 차트 같은 시각적 요소까지 깊이 있게 이해하는 multimodal understanding 능력을 보여줍니다. 물론 단순한 LLM API 사용에는 정확도 문제나 비용, 운영상의 어려움이 따를 수 있습니다. 이를 극복하기 위해 최근에는 LLM의 추론 능력과 다양한 모듈을 결합하여 스스로 계획하고 수정하는 agent engineering 방식이 주목받고 있습니다. 이러한 흐름은 단순한 텍스트 추출을 넘어, 문서를 스스로 이해하고 행동하는 document intelligence 시대로의 진화를 이끌고 있습니다.